Augmanitai KI Lexikon

KATEGORIE: Digitale Werkzeuge & Infrastruktur

Diese Website enthält Forschungsinhalte des AUGMANITAI-Projekts (Andreas Ehstand, ORCID 0009-0006-3773-7796). Alle Inhalte sind deskriptiv, nicht präskriptiv – sie stellen keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Beratung dar. Vollständiger Rechtlicher Hinweis findet sich unten: [→ Disclaimer §1–§18]

Definition: Technische Voraussetzungen und ergonomische Standards für effiziente Wissensarbeit in hybriden Umgebungen.

Die rasante Entwicklung generativer KI-Systeme erfordert nicht nur neue technische Schnittstellen, sondern primär eine neue sprachliche Präzision. Um Verwaltungshandeln in hybriden Umgebungen rechtssicher und souverän zu gestalten, bedarf es Begriffe, die jenseits von Science-Fiction und Marketing-Buzzwords funktionieren.

Das vorliegende Framework versteht sich als lebendes Dokument (Living Document). Es bildet den aktuellen Stand einer sich formenden Fachsprache ab. Die hier definierten Begriffe und Kompetenzfelder erheben keinen Anspruch auf finale Abgeschlossenheit. Sie sind vielmehr als iterative Begriffsbildung zu verstehen, die sich parallel zur technologischen Realität weiterentwickelt.

Wir laden dazu ein, dieses Vokabular als Werkzeug zur Schärfung der eigenen Wahrnehmung und Prozessgestaltung zu nutzen, wohlwissend, dass die Definitionen von morgen die Erkenntnisse von heute präzisieren werden.

01. Persönliche Wissens-Topologie (Personal Knowledge Network)

Kategorie: Digitale Souveränität Etymologie: Graphentheorie und Wissensmanagement (PIM). Wissenschaftliche Definition: Ein externalisiertes, relationales Datenbanksystem zur Abbildung individueller Kompetenz-Cluster. Transformiert implizites Erfahrungswissen in explizit abrufbare Informationsknoten ("Exocortex"), um die Abhängigkeit vom biologischen Erinnerungsvermögen zu reduzieren. Empirischer Kontext: Interne Pilotphasen zeigten eine beobachtbare Reduktion der Recherchezeiten (Retrieval), da Informationen kontextbezogen und vernetzt statt linear abgelegt wurden. Relevanz 2026: Strategisches Instrument zur Wissenssicherung bei Personalfluktuation ("Brain Drain"-Prävention). LOC® & HumAInware Integration: Erweiterung des Langzeitgedächtnisses in eine durchsuchbare Struktur; Sicherstellung der Datenhoheit. Verwandte Konzepte: Föderierte Informations-Aggregation.

02. Adaptiver Fokus-Horizont (Focus Horizon)

Kategorie: Kognitive Prozess-Steuerung Etymologie: Visuelle Ergonomie und Lean Management (Kanban). Wissenschaftliche Definition: Ein dynamisches Filtersystem für Aufgaben-Dashboards, das visuelle Reize auf die unmittelbar handlungsrelevanten Prozessschritte reduziert. Nicht-akute Vorgänge werden temporär maskiert, um die kognitive Belastung (Cognitive Load) zu minimieren. Empirischer Kontext: Führte in Testumgebungen zu einer subjektiv wahrgenommenen Stabilisierung der Aufmerksamkeitsspanne bei komplexen Vorgangsbearbeitungen, da visuelle Ablenkungen eliminiert wurden. Relevanz 2026: Beitrag zur digitalen Arbeitsplatz-Ergonomie durch Reduktion visueller Stressoren. LOC® & HumAInware Integration: Das System übernimmt die Priorisierungslogik und blendet irrelevante Metadaten aus, bis der Prozessstatus deren Bearbeitung erfordert. Verwandte Konzepte: Informationelle Selektivitäts-Kompetenz.

03. Föderierte Informations-Aggregation (Unified Search)

Kategorie: Temporale Effizienz Etymologie: Datenbanktechnik (Interoperabilität). Wissenschaftliche Definition: Die Fähigkeit, heterogene Datenquellen (lokale Notizen, Cloud-Speicher, Fachanwendungen) über eine zentrale Schnittstelle abzufragen. Vermeidet Silo-Recherchen durch semantische Verknüpfung disparater Datensätze. Empirischer Kontext: Beseitigt laut internen Prozessanalysen Medienbrüche in der Recherchephase und erhöht die Vollständigkeit der Aktenlage, da keine Speicherorte übersehen werden. Relevanz 2026: Essenzielle Kompetenz im Umgang mit der E-Akte und verteilten Behörden-Clouds. LOC® & HumAInware Integration: Technischer Abgleich unterschiedlicher Datenformate im Hintergrund; der Anwender interagiert nur mit dem aggregierten Ergebnis. Verwandte Konzepte: Persönliche Wissens-Topologie.

04. Kontext-sensitive Relevanz-Indikation (Semantic Glow)

Kategorie: Digitale Souveränität Etymologie: Assoziative Speicherarchitekturen und UX-Design. Wissenschaftliche Definition: Ein algorithmisches Assistenz-Verfahren, das archivierte Informationen automatisch wieder vorlegt, sobald sie eine semantische Übereinstimmung mit dem aktuellen Arbeitskontext aufweisen (Just-in-Time Information). Empirischer Kontext: Verhindert in der Projektpraxis häufig das "Doppel-Arbeiten" (Neuerstellung bereits vorhandener Konzepte), indem historische Datenbestände aktiv in den aktuellen Prozess eingebracht werden. Relevanz 2026: Steigerung der Ressourceneffizienz durch Wiederverwendung bestehender Lösungen ("Single Source of Truth"). LOC® & HumAInware Integration: Überwindung des Vergessens: Das System "erinnert" den Nutzer proaktiv an relevante Vorarbeiten. Verwandte Konzepte: Adaptiver Fokus-Horizont.

05. Relationale Daten-Visualisierung (Knowledge Visualization)

Kategorie: Kognitive Prozess-Steuerung Etymologie: Komplexitätsforschung und Informationsdesign. Wissenschaftliche Definition: Die methodische Kompetenz, komplexe Sachverhalte nicht als linearen Text, sondern als vernetzte Topografie (Graphen/Mind-Maps) darzustellen, um systemische Abhängigkeiten (Interdependenzen) sichtbar zu machen. Empirischer Kontext: Erhöht die Analysegeschwindigkeit bei der Bewertung vernetzter Risiken oder Projektstrukturen in Simulations-Szenarien, da Zusammenhänge schneller erfasst werden als im Fließtext. Relevanz 2026: Notwendig für die ressortübergreifende Planung und Kommunikation komplexer Vorhaben. LOC® & HumAInware Integration: KI generiert die visuelle Struktur aus Rohtexten, der Mensch interpretiert die Zusammenhänge. Verwandte Konzepte: Strukturelle System-Perzeption.

06. Kognitiv-Reduktive Umfeldgestaltung (Minimalist Design)

Kategorie: Kognitive Prozess-Steuerung Etymologie: Umweltpsychologie und Lean Management (5S-Methode). Wissenschaftliche Definition: Die bewusste Minimierung visueller Reize in der physischen und digitalen Arbeitsumgebung. Entfernung dekorativer oder funktionsloser Elemente, um die visuelle Verarbeitungs-Bandbreite für operative Aufgaben freizuhalten. Empirischer Kontext: In Testbüros ("Clean Desk / Clean Screen") wurde eine geringere Ablenkbarkeit und schnellere Wiederaufnahme von Aufgaben nach Unterbrechungen beobachtet. Relevanz 2026: Förderung der Konzentrationsfähigkeit in reizüberfluteten Umgebungen. LOC® & HumAInware Integration: Übertragung des Prinzips auf digitale Desktops (Ausblenden von Icons/Menüs). Verwandte Konzepte: Adaptiver Fokus-Horizont.

07. Funktionale Display-Topologie (Screen Topography)

Kategorie: Digitale Werkzeuge Etymologie: Ergonomie und Human-Computer-Interaction (HCI). Wissenschaftliche Definition: Die aufgabenspezifische Anordnung von Bildschirmen (z.B. vertikal für Dokumente, horizontal für Timelines). Nutzung der räumlichen Anordnung zur kognitiven Vor-Sortierung von Informationsarten. Empirischer Kontext: Nutzer berichten von einer intuitiveren Informationsverarbeitung ("Spatial Memory"), wenn bestimmte Datenarten immer am gleichen physischen Ort im Sichtfeld erscheinen. Relevanz 2026: Optimierung komplexer Multi-Monitor-Arbeitsplätze in Leitstellen oder Sachgebieten. LOC® & HumAInware Integration: Das System erkennt die Monitor-Konfiguration und verteilt Fenster automatisch nach Inhaltstyp. Verwandte Konzepte: Visuelle Auflösungs-Integrität.

08. Haptische Eingabe-Verifikation (Tactile Confirmation)

Kategorie: Kognitive Prozess-Steuerung Etymologie: Haptik-Forschung und Fehlermanagement. Wissenschaftliche Definition: Die Nutzung physischer Widerstände (z.B. mechanische Tastaturen) als sensorisches Feedback-Signal bei der Dateneingabe. Dient der unbewussten Bestätigung einer erfolgreichen Aktion (Closed-Loop-Motorik). Empirischer Kontext: Beobachtete Reduktion von Tippfehlern und "Phantom-Eingaben" im Vergleich zu rein digitalen Touch-Interfaces in Datenerfassungs-Szenarien. Relevanz 2026: Qualitätssicherung bei manueller Datenerfassung. LOC® & HumAInware Integration: Physische Bestätigung des digitalen Befehls zur Vermeidung von Flüchtigkeitsfehlern. Verwandte Konzepte: Haptische Kognitions-Anker.

09. Visuelle Auflösungs-Integrität (Visual Fidelity)

Kategorie: Ressourcen-Management (Gesundheit) Etymologie: Ophthalmologie und Display-Technik. Wissenschaftliche Definition: Die Verwendung von High-DPI-Anzeigegeräten, bei denen die Pixelstruktur für das menschliche Auge nicht mehr auflösbar ist. Dient der Vermeidung von Mikrosakkaden (Suchbewegungen des Auges) und vorzeitiger Ermüdung. Empirischer Kontext: Interne Gesundheitsdaten weisen auf einen Rückgang von spannungsbedingten Kopfschmerzen (Digital Eye Strain) bei Umstellung auf hochauflösende Monitore hin. Relevanz 2026: Standard im Arbeitsschutz für Bildschirmarbeitsplätze. LOC® & HumAInware Integration: Hardware-Voraussetzung für ermüdungsfreie Langzeit-Kollaboration. Verwandte Konzepte: Kognitiv-Reduktive Umfeldgestaltung.

10. Typografische Perzeptions-Optimierung (Bionic Reading)

Kategorie: Temporale Effizienz Etymologie: Leseforschung und Typografie. Wissenschaftliche Definition: Ein algorithmisches Verfahren zur Formatierung von Texten, bei dem initiale Wortbestandteile fett hervorgehoben werden (Sakkaden-Steuerung). Dies führt das Auge schneller durch den Text und erhöht die Erfassungsgeschwindigkeit. Empirischer Kontext: In Lesetests konnte die durchschnittliche Geschwindigkeit bei der Sichtung von Aktenvermerken gesteigert werden, ohne dass ein Verlust beim Textverständnis verzeichnet wurde. Relevanz 2026: Effizienzsteigerung bei der Sichtung umfangreicher Textmengen. LOC® & HumAInware Integration: Automatisierte Umformatierung von Eingangspost durch das System vor der menschlichen Lektüre. Verwandte Konzepte: Informations-Kondensations-Kompetenz.

 

Werkzeug und Infrastruktur bezeichnen im Kontext KI-gestützter Wissens- und Verwaltungsarbeit die Gesamtheit technischer, organisatorischer und prozessualer Grundlagen, die eine stabile, sichere und skalierbare Nutzung kognitiver Systeme ermöglichen. Der Fokus liegt nicht auf einzelnen Tools, sondern auf der verlässlichen Einbettung von KI in bestehende Arbeits-, Entscheidungs- und Governance-Strukturen. Zentrale Aspekte sind Systemstabilität, Schnittstellenklarheit, Datenverfügbarkeit, Zugriffskontrolle, Revisionsfähigkeit und Ausfallsicherheit. In Verwaltung, Bildung und Organisationen entsteht Effizienz nicht durch maximale Tool-Vielfalt, sondern durch konsistente Infrastruktur, klare Zuständigkeiten und standardisierte Nutzungsszenarien. Werkzeug und Infrastruktur dienen der Entlastung menschlicher Kognition, indem sie Informationszugang, Strukturierung, Dokumentation und Wiederverwendbarkeit sicherstellen. KI wird dabei als funktionale Infrastrukturkomponente verstanden, nicht als autonomer Akteur. Verantwortung, Bewertung und Entscheidung verbleiben beim Menschen. Eine belastbare Werkzeug- und Infrastrukturbasis ist Voraussetzung für Prozesshygiene, digitale Resilienz, rechtssichere KI-Integration und nachhaltige Organisationsentwicklung in komplexen, regulierten Umgebungen.

© 2026 AUGMANITAI — Andreas Ehstand ORCID: 0009-0006-3773-7796 | License of Clarity® ist eine eingetragene EU-Marke (EUIPO, seit Mai 2025). Alle Terme und Methodik sowie gesamtes Framework geschützt mit CC BY-NC-ND 4.0

AUGMANITAI / NEOMANITAI ETHICAL DISCLAIMER §1–§26

GILT FÜR ALLES / APPLIES TO EVERYTHING

Version: 3.0
Datum / Date: 2026-04-17
Lizenz / License: CC BY-NC-ND 4.0 International
Informiert durch / Informed by: ISO 704, ISO 1087, ISO 30042
Autor / Author: Andreas Ehstand · ORCID 0009-0006-3773-7796
Kontakt / Contact: augmanitai@gmail.com

DEUTSCH (§1–§26)

§1 Deskriptive Natur (D). Alle Inhalte des Neomanitai-Frameworks (einschließlich aller Subkategorien wie AUGMANITAI, FLUXMANITAI, ROBMANITAI, PFT-MKI), einschließlich aller terminologischen Definitionen, Termbeschreibungen, Framework-Beschreibungen, Leistungsfaktorenanalysen, Substrattabellen und Forschungshypothesen, sind ausschließlich deskriptiv (D). Jede Aussage dokumentiert beobachtete oder vorgeschlagene Phänomene, ohne eine normative Position darüber auszudrücken, wie Dinge sein sollten.

§2 Keine Empfehlung. Kein Inhalt dieses Frameworks stellt eine Empfehlung dar, impliziert eine solche oder sollte als Empfehlung für eine bestimmte Handlung, ein Verhalten, eine Technologieadoption, eine Produktauswahl, eine organisatorische Veränderung, eine Investition, eine Karriereentscheidung oder eine persönliche Entscheidung interpretiert werden. Die Leser sind allein für ihre eigenen Entscheidungen verantwortlich.

§3 Keine Anweisung. Dieses Framework weist niemanden an, irgendetwas zu tun. Kein Inhalt sollte als Anweisungssatz, Anleitung, Tutorial, Trainingshandbuch oder operatives Protokoll interpretiert werden. Alle Inhalte beschreiben, was beobachtet wurde, nicht was getan werden soll.

§4 Keine Beratung. Kein Inhalt stellt eine professionelle Beratung jeglicher Art dar — keine Unternehmens-, Karriere-, Technologie-, Organisations-, strategische, persönliche oder Bildungsberatung. Dies ist ein Forschungsframework, keine Beratungsleistung.

§5 Keine normative Position. Das Neomanitai-Framework bezieht keine normative Position. Es drückt keine Ansicht darüber aus, was richtig, falsch, besser, schlechter, vorzuziehen oder optimal ist.

§6 Keine medizinische Position. Kein Inhalt stellt medizinische Information, Rat, Diagnose, Behandlungsempfehlung oder Meinung dar. Terme zu kognitiven, wahrnehmungsbezogenen oder affektiven Phänomenen sind terminologische Beschreibungen für Forschungszwecke, keine klinischen Bewertungen.

§7 Keine therapeutische Position. Kein Inhalt stellt therapeutischen Rat, Intervention, psychotherapeutische Anleitung, Beratung oder irgendeine Form der psychischen Gesundheitsbehandlung dar.

§8 Keine diagnostische Position. Kein Inhalt stellt eine klinische Diagnose, psychologische Bewertung, kognitive Evaluation oder ein diagnostisches Instrument dar. Leistungsfaktorenanalysen beschreiben Forschungskonstrukte, keine klinischen Kategorien.

§9 Keine rechtliche Position. Kein Inhalt stellt Rechtsberatung, Rechtsgutachten, Rechtsanalyse, regulatorische Orientierung oder Compliance-Beratung dar. Verweise auf rechtliche Rahmenbedingungen (wie den EU AI Act) sind deskriptiv.

§10 Keine moralische Position. Kein Inhalt stellt ein moralisches Urteil, eine ethische Vorschrift oder eine philosophische Position darüber dar, was moralisch richtig oder falsch ist.

§11 Akademische und Forschungszwecke. Alle Inhalte dienen ausschließlich dem akademischen Diskurs, der wissenschaftlichen Forschung, der wissenschaftlichen Kommunikation und Bildungszwecken innerhalb der Forschungsgemeinschaft. Kein kommerzielles Produkt oder Dienstleistung.

§12 KI-Unterstützungsoffenlegung. Inhalte wurden mit Unterstützung von KI-Systemen entwickelt (einschließlich großer Sprachmodelle). Der Autor nutzte KI-Werkzeuge als Forschungsinstrumente. KI-generierte Inhalte wurden vom menschlichen Autor überprüft, validiert, bearbeitet und kuratiert.

§13 Autorenprüfung und -validierung. Alle Terme, Definitionen, Framework-Beschreibungen und Forschungshypothesen wurden vom Autor, Andreas Ehstand, überprüft, validiert und veröffentlicht. Der Autor übernimmt die Verantwortung für den veröffentlichten Inhalt als deskriptives Forschungsframework.

§14 Altersbeschränkung (18+). Alle Inhalte sind für Nutzer ab 18 Jahren bestimmt. Die terminologischen Beschreibungen behandeln komplexe Phänomene, die eine reife Interpretation im akademischen Kontext erfordern.

§15 Unabhängiges akademisches Projekt. Das Neomanitai-Framework als Dach mit allen Subkategorien (AUGMANITAI, FLUXMANITAI, ROBMANITAI, PFT-MKI und zugehörige Veröffentlichungen) ist ein unabhängiges akademisches Forschungsprojekt. Es ist mit keiner Universität, keinem Unternehmen, keiner Regierungsbehörde oder sonstigen Institution verbunden, sofern nicht ausdrücklich anders angegeben.

§16 Kein professioneller Service. Kein Inhalt stellt einen professionellen Service, ein Beratungsengagement, einen Coaching-Service, ein Trainingsprogramm oder ein Workshop-Angebot dar. Open-Access-Forschung, keine Dienstleistung.

§17 Kein Angebot. Kein Inhalt stellt ein kommerzielles Angebot, einen Geschäftsvorschlag, ein Serviceangebot, eine Produkteinführung oder ein Verkaufsgespräch dar. Forschungsveröffentlichung, keine kommerzielle Kommunikation.

§18 Kein kommerzielles Produkt. Das Neomanitai-Framework ist kein kommerzielles Produkt. Keine Software zum Verkauf, keine Plattform, kein Werkzeug, keine Anwendung, kein Dienst zum Verkauf. Veröffentlichtes akademisches Forschungsframework unter Creative-Commons-Lizenz.

§19 Empirische Aussagen unter Begutachtungsvorbehalt. Alle empirischen Aussagen, Forschungshypothesen und vorgeschlagenen Frameworks geben den aktuellen Stand der Forschung wieder. Sie sind als testbare, falsifizierbare Propositionen formuliert, die der Begutachtung, Replikation, Revision und möglichen Widerlegung unterliegen. Kein Anspruch auf absolute Wahrheit, Vollständigkeit oder Endgültigkeit.

§20 Änderungsrechte vorbehalten. Der Autor behält sich alle Rechte bezüglich zukünftiger Modifikationen, Aktualisierungen, Erweiterungen, Korrekturen, Rücknahmen, Versionierungen oder Einstellungen jeglicher Inhalte vor. Diese Sammlung ist eine lebende Forschungsressource und wird kontinuierlich erweitert. Veröffentlichte Versionen bleiben unter ihren jeweiligen Referenzen zugänglich.

§21 Lizenz (CC BY-NC-ND 4.0). Alle Inhalte werden unter der Creative Commons Namensnennung — Nicht kommerziell — Keine Bearbeitungen 4.0 International Lizenz veröffentlicht. Namensnennung erforderlich, kommerzielle Nutzung verboten, Bearbeitungen nicht gestattet. 

§22 Zweisprachige Veröffentlichung (DE + EN). Dieses Framework wird zweisprachig veröffentlicht. Bei Abweichungen zwischen den Sprachversionen gelten beide Versionen als maßgeblich in ihrem jeweiligen sprachlichen Kontext. Keine Version hat Vorrang vor der anderen.

§23 Forschungszweckerklärung. Dieses terminologische Framework beschreibt beobachtete Phänomene der Mensch-KI-Interaktion für akademische Forschungszwecke. Terme, die Interaktionsmuster beschreiben — einschließlich adversarialer, manipulativer, fehlerbezogener, abhängigkeitsbezogener oder anderweitig sensibler Phänomene — werden im selben deskriptiven Geist dokumentiert, in dem medizinische Terminologie Pathologien dokumentiert, kriminologische Terminologie kriminelles Verhalten dokumentiert und Cybersicherheitsterminologie Angriffsvektoren dokumentiert: zum Zweck des Verständnisses, der Diagnose, der Klassifikation und der Prävention — nicht zur Anleitung, Erleichterung oder Ermutigung schädlichen Verhaltens.

§24 Missbrauchsausschluss. Jede Verwendung dieser Terminologie, dieser Frameworks, dieser Leistungsfaktormodelle oder zugehöriger Inhalte zum Zweck der Manipulation, Täuschung, Ausbeutung, Überwachung, Nötigung oder Schädigung von Menschen, KI-Systemen, Organisationen oder anderen Entitäten liegt ausdrücklich außerhalb des beabsichtigten Rahmens dieser Forschung. Eine solche Verwendung wird vom Autor verurteilt. Der Autor distanziert sich ausdrücklich von jeglichem Missbrauch.

§25 Sicherheitsabsichtserklärung. Das Neomanitai-Framework und alle zugehörige Forschung sollen die Mensch-KI-Interaktion sicherer, transparenter, verantwortungsvoller und wissenschaftlich besser verstanden machen — nicht weniger. Die Forschung zielt darauf ab, diagnostisches Vokabular und analytische Frameworks bereitzustellen, die Forscher, Pädagogen und Organisationen befähigen, Herausforderungen in der Mensch-KI-Zusammenarbeit zu identifizieren, zu verstehen und zu adressieren.

§26 Verurteilung des Missbrauchs durch den Autor. Der Autor, Andreas Ehstand, verurteilt ausdrücklich und unmissverständlich jede Verwendung dieser Forschung zum Zweck der Schädigung, Manipulation, Ausbeutung, Täuschung, Überwachung, Nötigung oder jeder Aktivität, die menschliche Autonomie, Würde, Sicherheit oder Wohlbefinden untergräbt. Diese Verurteilung erstreckt sich auf jeden einzelnen Term, jede Teilmenge, jede Framework-Komponente oder jede abgeleitete Interpretation.

ENGLISH (§1–§26)

§1 Descriptive Nature (D). All content within the Neomanitai framework (including all subcategories such as AUGMANITAI, FLUXMANITAI, ROBMANITAI, PFT-MKI), including all terminological definitions, term descriptions, framework descriptions, performance factor analyses, substrate tables, and research hypotheses, is exclusively descriptive (D). Every statement documents observed or proposed phenomena without expressing any normative position.

§2 No Recommendation. No content constitutes, implies, or should be interpreted as a recommendation for any specific action, behavior, technology adoption, product selection, organizational change, investment, career decision, or personal choice. Readers are solely responsible for their own decisions.

§3 No Instruction. This framework does not instruct anyone to do anything. No content should be interpreted as a set of instructions, a how-to guide, a tutorial, a training manual, or an operational protocol.

§4 No Advice. No content constitutes professional advice — no business, career, technology, organizational, strategic, personal, or educational advice. This is a research framework, not a consultancy.

§5 No Normative Position. The Neomanitai framework takes no normative position. It does not express any view about what is right, wrong, better, worse, preferable, or optimal.

§6 No Medical Position. No content constitutes medical information, advice, diagnosis, treatment recommendation, or opinion. Terms describing cognitive, perceptual, or affective phenomena are terminological descriptions for research purposes, not clinical assessments.

§7 No Therapeutic Position. No content constitutes therapeutic advice, intervention, psychotherapeutic guidance, counseling, or any form of mental health treatment.

§8 No Diagnostic Position. No content constitutes a clinical diagnosis, psychological assessment, cognitive evaluation, or diagnostic instrument. Performance factor analyses describe research constructs, not clinical categories.

§9 No Legal Position. No content constitutes legal advice, opinion, analysis, regulatory guidance, or compliance advice. References to legal frameworks (such as the EU AI Act) are descriptive.

§10 No Moral Position. No content constitutes a moral judgment, ethical prescription, or philosophical position about what is morally right or wrong.

§11 Academic and Research Purposes. All content is intended exclusively for academic discourse, scientific research, scholarly communication, and educational purposes within the research community. Not a commercial product or service.

§12 AI Assistance Disclosure. Content was developed with the assistance of AI systems (including large language models). The author used AI tools as research instruments. AI-generated content has been reviewed, validated, edited, and curated by the human author.

§13 Author Review and Validation. All terms, definitions, framework descriptions, and research hypotheses have been reviewed, validated, and published by the author, Andreas Ehstand. The author assumes responsibility for the published content as a descriptive research framework.

§14 Age Restriction (18+). All content is intended for users 18 years of age or older. The terminological descriptions address complex phenomena that require mature interpretation within an academic context.

§15 Independent Academic Project. The Neomanitai framework as the umbrella with all subcategories (AUGMANITAI, FLUXMANITAI, ROBMANITAI, PFT-MKI, and associated publications) is an independent academic research project. Not affiliated with, endorsed by, or sponsored by any university, corporation, government agency, or other institution unless explicitly stated otherwise.

§16 No Professional Service. No content constitutes a professional service, consulting engagement, coaching service, training program, or workshop offering. Open-access research, not a service.

§17 No Offer. No content constitutes a commercial offer, business proposal, service offering, product launch, or sales pitch. Research publication, not commercial communication.

§18 No Commercial Product. The Neomanitai framework is not a commercial product. Not software for sale, not a platform, not a tool, not an application, and not a service for sale. Published academic research framework under Creative Commons license.

§19 Empirical Claims Subject to Peer Review. All empirical claims, research hypotheses, and proposed frameworks represent the current state of research. They are formulated as testable, falsifiable propositions subject to peer review, replication, revision, and potential refutation. No claim of absolute truth, completeness, or finality.

§20 Rights Reserved for Future Changes. The author reserves all rights regarding future modifications, updates, extensions, corrections, retractions, versioning, or discontinuation. This collection is a living research resource and will be continuously expanded. Published versions remain accessible under their respective references.

§21 License (CC BY-NC-ND 4.0). All content is published under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License. Attribution required, commercial use prohibited, derivative works not permitted. 

§22 Bilingual Publication (EN + DE). This framework is published bilingually. In cases of discrepancy between language versions, both versions are considered authoritative within their respective linguistic contexts. Neither version takes precedence.

§23 Research Purpose Statement. This terminological framework describes observed phenomena in human-AI interaction for academic research purposes. Terms describing interaction patterns — including adversarial, manipulative, failure-related, dependency-related, or otherwise sensitive phenomena — are documented in the same descriptive spirit as medical terminology documents pathologies, criminological terminology documents criminal behavior, and cybersecurity terminology documents attack vectors: for the purpose of understanding, diagnosis, classification, and prevention — not for instruction, facilitation, or encouragement of any harmful behavior.

§24 Misuse Exclusion. Any use of this terminology, these frameworks, these performance factor models, or any associated content for the purpose of manipulating, deceiving, exploiting, surveilling, coercing, or harming humans, AI systems, organizations, or any other entity is explicitly outside the intended scope of this research. Such use is condemned by the author. The author explicitly distances himself from any misuse.

§25 Safety Intent Statement. The Neomanitai framework and all associated research are intended to make human-AI interaction safer, more transparent, more accountable, and more scientifically understood — not less. The research aims to provide diagnostic vocabulary and analytical frameworks that empower researchers, educators, and organizations to identify, understand, and address challenges in human-AI collaboration.

§26 Author Condemnation of Misuse. The author, Andreas Ehstand, explicitly and unequivocally condemns any use of this research for purposes of harm, manipulation, exploitation, deception, surveillance, coercion, or any activity that undermines human autonomy, dignity, safety, or wellbeing. This condemnation extends to any individual term, any subset, any framework component, or any derivative interpretation.

 

 

 

 

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